OpenAI 最近收购 Windsurf 落空，吃瓜群众看着热闹，也不乏声音猜测：是不是它在编程领域的「拼图缺了一角」？
其实它手里的棋，从不只一颗。早在 2022 年起就有布局编程领域，投资了 Cursor 和 Magic.dev – 不只是补位，更是提前落子。
实际上，这只是它更大版图中的一部分。OpenAI Startup Fund 自成立以来，陆续投了一批「AI 原生项目」：
两年多来，从这 17 家投资组合中，已有近 30% 成长为独角兽。乍看之下似乎不可思议 – 但 Ada 回过头来看，发现这个超高命中率的背后，其实藏着 OpenAI 一以贯之的打法：不是押注某个热点，而是与那些「真正知道 GPT 能解决什么场景问题」的人，一起共建行业接口。
而从这些投资中，也能看到一些有意思的线索浮现：
1.它的行业分布，像是拼凑一座未来城市的原型结构。每一家公司，都是这座城邦中不可或缺的一个管道、端口或一扇门 – 有的通往教室，有的通往家庭，有的连着法庭和医院，还有的通往工业系统；
2.它的场景分布，贯穿了人与智能协作的每一个日常： 从日常笔记（Mem）、学习（Speak）、工作（Cursor、Harvey、Kick）、创作（Descript）、家庭（Milo）、医疗（Ambience）、科研（Chai），再到具身机器人（1X、Figure AI），这些产品并非只是「套壳接入 GPT」，而是在真实任务中，去验证 GPT 的可用性、适配性与极限。
换句话说：OpenAI 投资的，不是 17 家公司，而是 17 个未来协作入口。
不过如果把目光拉回现实，会发现：有的爆发了，有的沉寂了，有的还在路上，有的悄悄离场。回头看，这些被 OpenAI 选中的公司，它们表现各异，却有些有趣的模式。
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01
这些公司有什么共性？
首先，走得快的公司，往往埋头扎进了一个足够垂直、痛点明确的场景。以 Harvey 为例，从 Day 1 起，它就明确服务于顶级律所 – 目标用户非常清晰，任务链条高度结构化。律师和助理每天需要处理大量文书，审阅判例、撰写起草、组织材料，既高频又刚需。Harvey 则用 GPT 切入文档处理、案例研读、工作流定制等关键环节，打通了「理解→执行→反馈」的完整闭环，真正成为法律从业者的 AI 提效搭子。
再看 Ambience Healthcare，医生其实并不期待一个酷炫的 AI，他们要的是「你可不可以帮我记住病人刚刚说了什么」。Ambience 抓住的不是医疗 AI 的大命题，而是一个极小却极重的瞬间 – 「语音转录 → EHR 生成」，让医生得以专注诊疗本身 。AI 在这里不是决策者，而是「诊间旁的记录员」，默默减轻医生文书的负担、也默默提升信任。
还有 Speak，它不是「帮你学英语」，而是「陪你开口说出来」。聚焦日韩成人的真实口语焦虑与羞怯，Speak 把 AI 包装成一个随时对话、不厌其烦的私人陪练。场景不大却真切，对职场/考试人士来说痛感强烈也高频。正是这类细水长流的真实需求，才最容易跑出付费产品。
这些产品切的都不是最宏大的命题，而是最深的习惯、最小的任务、最重的日常。就像在土壤深处培育一颗种子，风再急，也不会飘走；哪怕只是从一个「微小动作」开始，也能向下扎出完整根系。
再来看走不快的公司，多半是飞得太高而落不了地。 比如已经关闭的 Ghost Autonomy，它开发的 GPT 多模态感知系统，确实前沿，但面向的是仍在缓慢推进的无人驾驶行业 – 法规未定、基础设施不稳、市场都没准备好、用户心智也远未跟上。像是一架提前造好的高铁，但轨道还没修完，最终陷于沉寂。
而还在探索期的公司，则卡在「有用但不必须」的模糊地带。这类产品并非没有需求，而是处于用户心理 – 「可以用，但不用也没什么损失」 或 「选择那么多，哪个最好用我就用哪个」 的尴尬区间。比如 Mem 切入的 AI 笔记，概念很动人，界面也不错，但知识管理本就是一个百家争鸣、用户心智已固化的市场。Mem 想做的是「你的第二大脑」，但在用户那儿，它可能还只是「第五个笔记本」。更何况，在这个「有了 Cursor，人人都是开发者」的 AI 工具时代，用 GPT + Notion + 自动化 就能拼出自己的工作流，「智能笔记」反而成了最常见的试水题材。也因此，Mem 面临的不是市场没有，而是爆款难出的集体内卷。
另一款 Descript 的路数也有些类似 – 它很早提出「剪视频像改 Word 文档一样简单」(Edit Videos like a Doc)，听起来轻而易举也很美好。但在真实使用中，AI 剪辑效果、素材管理、导出控制等都未达到「非它不可」。当 Capcut 等大而全的剪辑工具已覆盖主流需求，Descript 的「全能利器」定位反而变得模糊。与之相对，像 HeyGen、Opus Clip 等产品，反而在极致满足某个细分痛点上跑了出来，也因此迅速扎进了新一波创作者的心智。
所以，真正决定 AI 产品「飞得远」还是「走得稳」的，从来不是技术本身，而是：
是不是站在真实的、用户愿意为之改变习惯或付费的场景里？
有没有把 AI 钉入任务链条深处，而不是当作一层浮在表面的「精致涂料」？
能不能让 AI 在用户体验中隐形，却又不可或缺？
02
同样是编程，
Cursor 和 Magic.dev 为何差异这么大？
虽然 Cursor 和 Magic.dev 都是在代码生成领域的应用，看起来像在同一个赛道出发，却在产品定位、落地路径和节奏上走出了完全不同的结果。
Cursor 切入的是「在 IDE 里加个 AI 编程搭子」，它没有一开始试图「重新定义编程」，而是深入开发者的日常工作流，让 AI 成为代码阅读、补全、重构、调试时的实时助手 – 不喧宾夺主，但极度可用。每一次调用都是高频、低摩擦的自然协作，就像你在深夜写代码时，有个不会催你但总能给点建议甚至搭搭手的「tap 模式」搭子。
而 Magic.dev 叙事更为宏大 – 它希望从一开始重构整个开发流程，搭建一个「AI 自动生成代码」的平台，甚至想让大模型直接从需求出发，生成完整系统级代码。听起来像是未来的终极形态：人人都可以是产品经理，只需描述需求，AI 自动编码。但这也意味着要重塑整条工作链条和协作逻辑 – 项目管理、代码组织、到版本控制与维护。 它不仅要让模型懂代码写代码，更要让用户相信「只看结果就能放心部署」。落地难度可想而知：不仅技术门槛极高，用户也远未建立「完全相信 AI」的心智。
这不是谁更好，而是两种截然不同的哲学路线：Cursor 是脚踏实地的工程思维，聚焦解决现实中的具体问题；而 Magic.dev 是仰望星空的研究思维，探索一个尚未成型的可能世界。 两者都值得尊重，但适用于不同的时间节奏与风险耐受度。而好的产品哲学，往往藏在两者之间：脚踩泥土，心有星光。
Ada 对比 Cursor 和 Magic.dev 的路径分野更加笃定： AI 创业最难的，或许不是有没有技术，而是有没有看清：技术，该在什么地方、以什么时机、用什么方式去服务于人。真正打动人的，从来不是技术的光芒，而是它在你最需要的时刻，出现得刚刚好。
03
回到创业，
要怎么做？
1.找真实、有刺的痛点，哪怕它看起来一点儿都不「性感」。 就像是在土地深处种下一颗小小的种子，风再急，也不会轻易被吹走。过去两年，大量 AI 产品死在了「听上去很厉害」的场景上，却活在了「真的有人愿意反复用」的细节里。打个比方，也许用户并不需要一个 60 分的「全能 Agent」，反而更想要一个 95 分的「给力小帮手」，能默默完成那些最具体、最耗时、最不起眼的小任务。而这些烦事，往往不起眼到有点无趣：批量法律文件审阅 (Harvey)、医疗纪要员(Ambience)、场景口语陪练（Speak）、代码自动补全 (Cursor）…… 但也正因如此，越是扎在日常深处，生根发芽后，就越有可能生出一棵参天之树。
2.增强 vs 替代，不是非此即彼，而是节奏和路径选择。在模型能力不断增强的背景下，我们常常幻想「一步到位的颠覆式创新」，毕竟人性中天然偏好省力（谁不爱偷懒躺平呢 lol）。但真正能穿越不确定性的周期，往往是「一步一步升级打怪」的渐进式演进。Ada 自己的体会是：真正有用的 AI 产品，往往会从「理解模型能做什么」开始，一步步推高边界。Cursor 的节奏正是如此：他们持续打磨「模型的感知力和预判力」，把复杂开发任务拆解为 AI 可以胜任的子任务；在每次新模型发布时，第一时间重新校准对能力边界的认知，进而同步升级产品体验。不是激进求快，而是始终走在「刚刚好」的能力前线。
3.创始团队最好是「贴着场景长大」。其实不难发现这些跑得快的项目，背后的人都有一个特征：创始人自己就是场景中人、任务中人、或和行业深度共生。比如 Harvey 的 CEO 是前反垄断律师；Ambience 的联创之一是医疗科学家；Cursor 的创始团队从小写代码，是 GitHub Copilot 的早期重度用户。不是站在场景之外「脑补用户需要什么」，而是深入场景内知道真正的痛感在哪。再结合对模型潜力的敏锐把握，他们才能更好判断什么才是下一步真正需要的工具、下一个值得构建的范式。
所以，Ada 认为，
下一代真正走得远的 AI 产品，可能不会长在技术最炫的 Demo 上，也许不会爆在流量最高的热搜上。
而是会扎根在「最真的问题场」上 – 那些看上去既不热闹、也不宏大、甚至因为离土壤近反而看上去有点「土里土气」的地方。
可人的需求在那，任务在那，情绪在那，
而模型的潜能，也会在烟火气的日常中，
一点点，被真正用出来。
（文：Founder Park）